Fifa-2020 VERİ ANALİZİ VE GÖRSELLEŞTİRME

Packages/ Paketler

library(tidyverse)
library(magrittr)
library(DataExplorer)
library(maps)
library(plotly)
library(DT)
library(tidytext)
library(gridExtra)
library(readxl)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(plotly)
library(tidyr)

Import Excel Data / Excel Verisi Al

df <- read_excel("fıfa20.xlsx")
dim(df)

## [1] 18278   104

Data Explorer / Veriye Bir Bakış

introduce(df)

## # A tibble: 1 × 9
##    rows columns discrete_columns conti…¹ all_m…² total…³ compl…⁴ total…⁵ memor…⁶
##   <int>   <int>            <int>   <int>   <int>   <int>   <int>   <int>   <dbl>
## 1 18278     104               41      63       0  244935       0 1900912  2.03e7
## # … with abbreviated variable names ¹​continuous_columns, ²​all_missing_columns,
## #   ³​total_missing_values, ⁴​complete_rows, ⁵​total_observations, ⁶​memory_usage

plot_intro(df)

Missing Values / Kayıp Veri

Veri de kayıp veri olduğunu plot_missing ile rahat bir şekilde gözlemliyoruz.

plot_missing(df) 

Data Manipulation / Veri Manipülasyonu

veri setinde hangi futbolcu hangi ligte oynuyor bilmiyoruz. Ben ligler üzeride analiz yapmak istiyorum. Bu yüzden bir Legues sütunu oluşturup takımları hangi lig olduğunu tespit edip oluşturduğum 4 lig (nundesliga,laliga, seria , superlıg) ’e atıyoruz.

bundesliga <- c(  "1. FC Nürnberg" , "1. FSV Mainz 05" , "Bayer 04 Leverkusen" , "FC Bayern München" , "Borussia Dortmund" , "Borussia Mönchengladbach", "Eintracht Frankfurt" , "FC Augsburg" , "FC Schalke 04" , "Fortuna Düsseldorf" , "Hannover 96" , "Hertha BSC" , "RB Leipzig" , "SC Freiburg" , "TSG 1899 Hoffenheim" , "VfB Stuttgart" , "VfL Wolfsburg" , "SV Werder Bremen" 
                  )

laliga <- c( "Athletic Clup de Bilbao" ,"Atlético Madrid" , "CD Leganes" , "Deportive Alaves" , "FC Barcelona" , "Getafe CF" , "Girona FC", "Levente UD" , "Rayo Vallecano" , "RC Celta" , "RCD Espanyol", "Real Betis" , "Real Madrid" ,"Real Sociedad" , "Real Valladolid CF", "SD Eibar" , "SD Huesca" , "Sevilla FC" , "Valencia CF" , "Villarreal CF"
             )

seriea <- c( "Atlanta", "Bologna", "Cagliari" , "Chievo Verona","Empoli","Fiorentina", "Frosinone" , "Genoa" , "Inter" , "Juventus" , "Lazio" , "Milan" , "Napoli" , "Parma" , "Roma" , "Sampdoria" , "Sassuolo" , "SPAL" , "Torino" , "Udinesed"
             )

superlıg <- c( "Fenerbahçe SK" , "Trabzonspor" , "Alanyaspor" , "Antalyaspor" , "Besıktas" , "BB Erzurumspor" , " Çaykur Rizespor" , "Denizlispor" , "Fatih Karagümrük" , "Galatasaray SK" , "Gaziantep FK" , "Gençlerbirliği" , "Göztepe" , "Hatayspor", "İstanbul Başakşehir" , "Kasımpaşa" , "Konyaspor" , "MKE Ankaragücü" , "Sivasspor","Yeni Malatyaspor"
               )

Creating Leagues / Lig Oluşturma

Şimdi Datamızın içindeki club eğer bundesliga liginden bir takım ise “Bundesliga” yaz, eğer laliaga liglerini içeriyorsa “Laliaga” , seria takımlarını içeriyorsa “Serie A”, superlıg takımları ise “Süper Lig” yazsın

Daha sonrasında League hangi ülkeye aitse yanına ülkenin adı yazılsın istiyorum.

df %<>% mutate( League = if_else(club %in% bundesliga , "Bundesliga" ,
                               if_else(club %in% laliga , "Laliga" , 
                                       if_else(club %in% seriea , "Serie A",
                                               if_else(club %in% superlıg, "Süper Lig", 
                                                       NA_character_ )))),
                
                Country = if_else( League == "Bundesliga" , "Germany" ,
                  if_else( League == "Laliga" , "Spain" ,
                          if_else( League == "Serie A" , "Italy" ,
                                  if_else( League == "Süper Lig" , "Turkey" , NA_character_))))) %>%
  filter(!is.na(League)) %>% mutate_if(is.factor , as.character())
rm(bundesliga, laliga, seriea, superlıg)

4 lig tercih etmem tabiiki de beklediğimiz gibi örneklemi küçülttü. 18.278 tane gözlemden 1.719 tane gözleme indi verimiz.

#String Manipulation / Dizi Manipülasyonu

value_eur pazar değeri kategorik veri olsaydı onu numerik hale getirmek için aşağıdaki işlemler yapılmalıydı.(datamız da £, M ,K gibi şeyler içermiyor bu bölüm bilgilendirme için verilmiştir.)

df$Values <- str_remove_all(df$value_eur , "£") #remove çıkartmak 
df$Values <- str_replace_all(df$value_eur , "K", "000") #k'yi çıkart 000 ekle
df$Values <- str_remove_all(df$value_eur , "M") #m 'yi çıkart

df$Values <- as.numeric(df$Values)

df$Wages <- str_remove_all(df$wage_eur , "£")
df$Wages <- str_replace_all(df$wage_eur ,"K" , "000")

df$Wages <- as.numeric(df$Wages)


df <- df %>% mutate(Values = if_else(Values < 1000 , Values * 10000000 , Values))

Create Positions Class / Pozisyon Sınıfı Oluşturma

defance <- c("CB" , "RB" , "LB" , "LWB" , "RWB" , "LCB" , "RCB")
midfielder <- c ("CM" , "CDM" , "CAM" , "LM" , "RM" , "LAM" , "RAM" , "LCM" , "RCM" , "LDM" , "RDM")

Yukarıda League nasıl yaptıysak aynı işlemleri Positions’a uyarlaması şeklinde uyguluyoruz.

df %<>% mutate(Class = if_else(team_position %in% "GK", "Goal Keeper" , 
                              if_else(team_position %in% defance , "Defender" , 
                                      if_else(team_position %in% midfielder , "Midfielder" , "Forward"))))
rm(defance,midfielder)

Data Transformation

Changing The Category Variable to Factor / Kategorik Değişkeni Faktöre Cevirme

Preffered foot (tercih edilen ayak) kategorik bir değişken onu faktöre çeviriyoruz.

df %<>% filter(preferred_foot %in% c("Left" , "Right"))
df$preferred_foot <- as.factor(as.character(df$preferred_foot))

Rename Variables / Ismi Değiştirme

df %<>%
  rename(
    
    "long.name" = long_name
  )

Remove Unnecessary Variables / Kullanmayacağım Verileri Atma

df %<>% select( - sofifa_id , -player_url , -work_rate , -real_face , -loaned_from, -nation_position ,
                -nation_jersey_number , -player_tags,-pace , -shooting , -passing , -dribbling, -defending, -physic ,
                -gk_diving , -gk_handling , -gk_kicking , -gk_reflexes , -gk_speed , -gk_positioning , -player_traits
                )


df %<>% select( -ls , -st , -rs , -lw , -lf , -cf , -rf , -rw , -lam , -cam , -ram , -lm , -lcm , -cm , -rcm , -rm , -lwb , -ldm , -cdm , -rdm , -rwb , -lb , -lcb , -cb , -rcb , -rb)

df %<>% select( -joined , -release_clause_eur)

Kayıp veri var mı diye bakıyoruz.

plot_missing(df)

Data Analysis & Visualization / Data Analizi ve Görselleştirme

SORU: Liglerin yaş ortalamasını bulalım.

Genel Yaş Dağılımı

ggplot(df, aes(age)) +
  geom_histogram( color= "orange")

Liglere Göre Yaş Ortalamaları

df %>%
  group_by(League) %>% #kırınımlar liglere göre olsun
  summarise(Avg.age = mean(age)) %>%
  arrange(desc(Avg.age)) #küçükten büyüğe sıralama

## # A tibble: 4 × 2
##   League     Avg.age
##   <chr>        <dbl>
## 1 Süper Lig     26.2
## 2 Serie A       25.6
## 3 Laliga        24.9
## 4 Bundesliga    24.4

ggplot(df, aes(age , fill = League)) +
  geom_histogram()+
  facet_wrap(League~.) #her bir ligin yaş dağılımlarını

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

#bu yolla da yapılabilir.
ggplot() +
geom_histogram(df, mapping = aes(age, fill = League))

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Liglerin Yaş Dağılımlarını Ve Ortalamalarını Gösteren Grafik

summ <- df %>%
  group_by(League) %>% #kırınımlar liglere göre olsun
  summarise(Age = mean(age) , median = median(age)) 

ggplot() +
  geom_histogram(df, mapping = aes(age, fill = League)) + #fill estetik özellik
  facet_wrap(League~.) +
  geom_vline(summ , mapping = aes(xintercept = Age) , color = "red" , size = 1.5) + #age ortalamalarını çizdi
  geom_text(summ ,mapping = aes(x= Age , y=70 , label = round(Age,2))) +
  theme_minimal() + #sadece arka plandaki grimsi yapı gitti.
  theme(legend.position = "bottom") + #league yerini değiştirme
  labs(x= "yaş" , y = "frekans" , fill ="lig" , title = "liglerin yaş ortalaması", caption = "@EA Sports-Fıfa19")

## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

Soru: Her lige göre yaş ortalaması 25’ten büyük kaç kişi var?

df %>%
  filter(age > 25) %>%
  group_by(League) %>%
  count(short = TRUE)

## # A tibble: 4 × 3
## # Groups:   League [4]
##   League     short     n
##   <chr>      <lgl> <int>
## 1 Bundesliga TRUE    179
## 2 Laliga     TRUE    213
## 3 Serie A    TRUE    252
## 4 Süper Lig  TRUE    127

Soru: Liglerin pazar değerlerinin toplamı sürelerini görselleştirelim.

df %>%
  group_by(League) %>%
  summarise(Total.Value = sum(as.integer(Values), na.rm = TRUE)) %>%
  arrange(desc(Total.Value)) #büyükten küçüğe sıralama

## # A tibble: 4 × 2
##   League     Total.Value
##   <chr>            <dbl>
## 1 Laliga      5093870000
## 2 Serie A     4166220000
## 3 Bundesliga  3904165000
## 4 Süper Lig    604270000

df %>%
  group_by(League) %>%
  summarise(Total.Value = sum(as.integer(Values),na.rm = TRUE)) %>%
  ggplot(aes(reorder(League , Total.Value) , Total.Value , fill= Total.Value)) +
  geom_col(show.legend = FALSE) +
  coord_flip()+ #X VE Y KOORDİNATLARINI DEĞİŞTİRDİ
  theme_minimal()+ #RENGİNİ AÇTI
  labs(x= NULL, y= "ligin pazar değeri") + #SADECE Y DEĞERİNİ İSİMLENDİRDİ
  scale_fill_gradient(low="khaki" , high = "seagreen") + #DÜŞÜK OLANDAN YÜKSEK OLANA RENK GEÇİŞİ
  theme(axis.line.y = element_line(colour = "darkslategray"),
        axis.line.x = element_line(colour = "darkslategray")) +
  scale_y_continuous(labels = c("0 £" , "1 Milyar £" , "2 Milyar £" , "3 Milyar £" , "4 Milyar £" , "5 Milyar £")) #y ekseni değerlerini değiştirdik.

SORU: İnteraktif Dünya haritası ile futbolcuları ülkelerine göre dağılımlarını görelim.

world_map <- map_data("world")

numofplayers <- world_map %>%
  mutate( region = as.character(region)) %>%
  left_join((df %>% mutate( nationality = as.character(nationality) ,
                           nationality = if_else(nationality %in% "Engand" , 
                                                 "UK" , nationality)) %>% 
              count(nationality , name = "Number of Player" ) %>%
              rename(region = nationality) %>%
              mutate(region = as.character(region))) , by= "region")

ggplotly(
  ggplot(numofplayers , aes(long , lat , group = group )) +
    geom_polygon(aes(fill = `Number of Player` ) , color = "white" , show.legend = FALSE) +
    scale_fill_viridis_c(option = "C") +
    theme_void() +
    labs(fill = "Futbolcu Sayısı" ,
         title = "Hangi Ülkeden Kaç Futbolcu Var?")
)

Soru: Futbolcuların Kitle Endeksinin Hesaplayınız.

BMI’a göre;

• İdeal Kilonun Altı: < 18,49
• İdeal Kilo: 18.5-24,99
• İdeal Kilonun Üzere: 25-29,99
• İdeal Kilonun Çok Üzeri: > 30

#vucut kitle indeksi hesabı

bmi <- df %>%  
  filter(club == "Juventus") %>%
  mutate(BMİ = round(weight_kg/(height_cm/100)^2 , digits = 4 )) %>%
  arrange(-BMİ) %>%
  select(short_name , age , player_positions , Class , height_cm , weight_kg , BMİ)

#interaktif sonuc

datatable(bmi)

#ilk ve son 5'er gözlemler

bmi2 <- rbind(
  bmi %>% head(5) %>% mutate(BMİ = BMİ * -1),
  bmi %>% tail(5)
) %>% mutate(Type = if_else(BMİ < 0, "Head" , "Tail"))

Futbolcuların vücut kitle endekslerinin görselleştirilmesi

bmi2 %>% 
  ggplot(aes(fct_reorder(paste(short_name, "," , player_positions) , desc(BMİ)) , BMİ))+
  geom_col(aes(fill = Type))+
  geom_text(aes(y = c(rep(-2,5), rep(2,5)) , label= round(abs(BMİ) , digits = 2 )) , color = "white" , fontface = "bold" , size = 4 )+ 
  coord_flip()+
  theme_minimal()+
  theme(axis.text.x = element_blank() , 
        legend.position = "top",
        panel.background = element_rect(fill = "lightgray") ,
        panel.grid.minor = element_blank(),
        axis.text = element_text(color = "slategray" , face = "bold.italic" , size = 12),
        title = element_text(color = "slategray" , face = "bold.italic" , size = 20),
        legend.box.background = element_rect(linetype = 2))+
  labs(x = NULL , y= NULL , fill = NULL , title = "BMI INDEX") +
  scale_fill_manual(values = c("steelblue" , "khaki"))

Tablo yorumu:

Tabloda en yüksek vücut kitle indeksi olan ve en düşül vücut kitle indekse sahip olanlar grafikte gösterilmektedir. Oyuncuların bir çoğu ideal kilodadır.

Soru: Bitiricilikle ayak tercihi arasında istatistikel olarak anlamlı fark var mıdır, yok mudur?(%99 anlamlılık düzeyinde) test ediniz.

h0: bitiricilikle ayak tercihi arasında istatistikel olarak anlamlı bir ilişki yoktur. h1: bitiricilikle ayak tercihi arasında istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki vardır.

Normallik testi

kor <- df %>%
  filter(League == "Serie A" , Class == "Forward") %>%
  select(short_name , preferred_foot, attacking_finishing, power_shot_power)
shapiro.test(kor$power_shot_power)

## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  kor$power_shot_power
## W = 0.96811, p-value = 1.78e-07

Anlamlılık testi

xt1 <- kor %>% filter(preferred_foot == "Left") %>% select(power_shot_power) %>% pull()
xt2 <- kor %>% filter(preferred_foot == "Right") %>% select(power_shot_power) %>% pull()
yt1 <- kor %>% filter(preferred_foot == "Right") %>% select(attacking_finishing) %>% pull()
yt2 <- kor %>% filter(preferred_foot == "Left") %>% select(attacking_finishing) %>% pull()
xht <- wilcox.test(xt1, xt2, alternative = "two.sided")
yht <- wilcox.test(xt1, xt2, alternative = "two.sided")
xht;yht

## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  xt1 and xt2
## W = 15775, p-value = 0.2375
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

## 
##  Wilcoxon rank sum test with continuity correction
## 
## data:  xt1 and xt2
## W = 15775, p-value = 0.2375
## alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

alpha < p value ho red edilemez. iki değer arasında anlamlı bir fark yoktur.

SORU: Bitiricilikle yaş arasında bir fark var mıdır? Saçılım grafiği kullanınız.

p3d <- df %>% filter(League == "Süper Lig")

plot_ly(p3d , x= ~attacking_finishing , y = ~age , z= ~power_shot_power , color = ~Class , text = ~short_name ) %>%
  add_markers() %>%
  layout(
    scene = list(xaxis = list(title = "bitiricilik"),
                 yaxis= list(title = "yaş"),
                 zaxis = list (title = "sut gücü"))
  )

SORU: Ligler içerisindeki pozisyon sınıflarının dağılımı nasıldır?

df %>% group_by(League) %>% count(Class) %>%
  ggplot (aes(League, n, fill = Class)) +
  geom_col()+
  coord_polar()+ #RADAR GRAFİK YAPIYOR, BAR GRAFİKLE BİRLİKTE KULLANILIYOR GENELDE
  scale_fill_ordinal()+
  theme_minimal()+
  labs(x= NULL , y= NULL)

TABLO YORUMU:

Forvet sayısı olarak seria A > Laliga > Bundesliga > Süper Lig olarak sıralanabilir. Belki şöyle yorumlar yapılabilir; Forvet sakatlanmaları fazla olduğu için Seria A ’da fazla forvet bulunuyor denilebilir. kaleci sayıları eşitken Süper Lig yine eşitliği bozmaktadır.

SORU: Pozisyon sınıfına göre Serie A liginin futbolcuların ortalama özet istatistiklerinin grafiğini yazdırınız.

df %>%
  filter(League == "Serie A") %>%
  select(Class, attacking_finishing, attacking_short_passing , power_shot_power , power_long_shots , power_jumping , skill_ball_control ) %>%
  group_by(Class) %>%
  summarise_at(vars(attacking_finishing:skill_ball_control), funs(mean)) %>%
  gather(variables , values, -Class) %>%
  ggplot(aes(variables, values , fill = Class)) +
  geom_col(position = "dodge")+
  coord_polar()+
  scale_fill_ordinal()+
  theme_minimal()+
  labs(x =NULL , y = NULL)

## Warning: `funs()` was deprecated in dplyr 0.8.0.
## ℹ Please use a list of either functions or lambdas:
## 
## # Simple named list: list(mean = mean, median = median)
## 
## # Auto named with `tibble::lst()`: tibble::lst(mean, median)
## 
## # Using lambdas list(~ mean(., trim = .2), ~ median(., na.rm = TRUE))

TABLO YORUMU:

SERİA A ligi için skill_ball_control ortalaması çoktan aza sıralaması; Midfielder > Forward > Defender > Goal Keeper şeklindedir.

SERİA A ligi için power_jumping ortalaması çoktan aza sıralaması; Goal Keeper > Midfielder > Forward > Defender şeklindedir.

SERİA A ligi için power_long_shots ortalaması çoktan aza sıralaması; Midfielder > Forward > Defender > Goal Keeper şeklindedir.